يعد مُقيّم تكرار الكلمات الرئيسية مكونًا مصممًا لتحليل نص أو أكثر وتحديد أكثر الكلمات الرئيسية أهمية بناءً على تكرارها ومعايير قابلة للتخصيص. وهذا يجعله مفيدًا بشكل خاص لاستخلاص المواضيع الأساسية، وتحليل المحتوى، أو تجهيز البيانات لمهام الذكاء الاصطناعي اللاحقة مثل التلخيص أو التجميع أو البحث.

ما الذي يقوم به هذا المكون؟

يستقبل هذا المكون قائمة من المدخلات النصية (مثل المستندات أو الرسائل أو سجلات الروابط)، ويعالجها، ويخرج قائمة مرتبة بأكثر الكلمات الرئيسية تكرارًا وارتباطًا التي وُجدت عبر البيانات المدخلة. ويوفر عدة خيارات لضبط عملية الاستخراج مثل استبعاد كلمات الوقف، والتركيز على الكلمات الرئيسية التي تظهر في عدة نصوص، والتحكم في حجم وطول الكلمات المستخرجة.

المدخلات

يقدم المكون المدخلات القابلة للتخصيص التالية:

الميزات الرئيسية

• مدخلات مرنة: يعمل مع أنواع مختلفة من السجلات النصية ويدعم المعالجة الدفعة.
• تصفية متقدمة: ضبط النتائج باستبعاد كلمات الوقف وتحديد الحد الأدنى لطول الكلمة وعتبة التكرار.
• التحكم في حجم النتائج: تحديد عدد الكلمات الرئيسية التي ستُعاد للتركيز على المصطلحات الأكثر بروزًا.
• دعم n-gram: استخراج عبارات متعددة الكلمات (Q-grams)، وليس فقط الكلمات المفردة، لفهم دلالي أعمق.
• كلمات رئيسية متداخلة: إمكانية التركيز على الكلمات المشتركة بين عدة مستندات للتحليل المقارن.

المخرجات

ينتج المكون المخرجات التالية:

• الكلمات الرئيسية الأعلى:
  قائمة بأهم الكلمات الرئيسية (من نوع Message)، بناءً على منطق الاستخراج والمعايير المحددة. يمكن استخدام هذا الناتج في المعالجة أو التصور ضمن سير عمل الذكاء الاصطناعي الخاص بك.

أمثلة على حالات الاستخدام

• تلخيص المستندات: تحديد المواضيع الرئيسية بسرعة في مجموعة من المستندات.
• تجميع المحتوى: استخدام الكلمات الرئيسية المستخرجة لتجميع المستندات أو الرسائل المتشابهة.
• البحث والفهرسة: توليد مصطلحات للفهرسة من أجل الاسترجاع الفعّال في أنظمة المعلومات.
• تحليل الاتجاهات: تتبع المواضيع المتكررة عبر سجلات الاتصالات أو لقطات قواعد البيانات.

لماذا هذا مفيد؟

يُبسط مُقيّم تكرار الكلمات الرئيسية عملية استخراج المصطلحات ذات الدلالة من نصوص كبيرة أو متعددة. ومن خلال خيارات التخصيص التفصيلية، يتكيف مع مختلف الاحتياجات—من استخراج كلمات رئيسية بسيط إلى تحليلات مقارنة متقدمة. وكجزء من سير عمل الذكاء الاصطناعي، يمكّن المكونات اللاحقة من التعامل مع تمثيلات مكثفة وغنية بالمعلومات من بياناتك النصية، مما يعزز الكفاءة وسهولة الفهم.